감염역학 데이터 분석 입문

니시우라 히로시 지음 | 김성혜 , 김종헌 , 정성목 옮김

서울의학서적 2024년 10월 01일 출간 국내도서 : 2024년 08월 01일 출간

작품소개

책소개

보건의료는 감염병에서 점점 만성질환으로 중심이 옮겨가는 추세다. 하지만 코로나-19 유행에서 보고 겪었듯 감염병은 언제라도 큰 유행을 일으킬 수 있다. 사실 인간의 탐욕으로 인한 기후변화와 환경파괴로 오래된 질병이 재유행하거나, 전혀 새로운 질병이 출현해 대규모 유행을 일으킬 가능성은 점점 높아지고 있다.

저자인 니시우라 히로시 교수는 감염역학, 특히 모델링 분야에서 세계적인 대가로 손꼽힌다. 이 책은 저자가 코로나-19 대유행을 겪으면서 일본의 감염역학 기초 지식이 극히 낮고 감염병 역학자도 터무니없이 부족해 국가적 위기를 제대로 관리하지 못했다는 문제의식에서 후배 학자들과 함께 쓰고 엮은 감염역학 데이터 분석 입문서다.

그것이 일본만의 문제일까? 많은 전문가들이 경고하듯 장차 팬데믹이 훨씬 자주 찾아온다면 감염역학 지식과 인력을 확충하는 것은 우리에게도 시급한 문제일 것이다. 이를 위해 우리 학자 세 명이 의기투합해 번역한 이 책은 지금, 이곳의 급박한 필요에 대응하는 데 가장 기본적이면서도 강력한 무기가 될 것이다.

목차

집필자 일람
머리말

1장 감염 및 감염병의 메커니즘과 역학적 지표
01 감염병 역학의 특징
02 감염병 역학의 기초
1. 감염과 감염병
2. 코흐의 가설
3. 역학 삼각
4. 비말 감염과 공기 감염
5. 감염병 퇴치ㆍ박멸을 위한 조건
6. 감염병의 중증도
03 기타 용어
1. 지표 사례
2. 1차/2차/3차 감염자
3. 감염병 발생 빈도
참고문헌
확인문제

2장 감염병의 자연사
01 소개
02 자연사 및 감염 감시 데이터 - 진단 편향의 문제
1. 불현성 감염 사례 검토
2. 불현성 감염과 치명적 위험
03 자연사의 시간 경과
04 잠복기의 유용성
1. 중증도 예측 인자로서의 잠복기
2. 감염병의 잠복기와 계절성의 관계
3. 단일 노출 유행 시 노출 시간 추정
4. 잠복기에 따른 감염 시점의 역계산
5. 검역 기간 결정
6. 검역 및 접촉자 추적을 통해 통제할 수 있는가?
05 요약
참고문헌
확인문제

3장 감염성 및 중증도 평가
01 감염성 평가
1. 2차 발병률
2. 기초감염재생산수(basic reproduction number, R0)
02 중증도 평가
참고문헌
확인문제

4장 집단 발병 조사 - 능동 감시
01 능동 감시
02 사례 정의
1. 사례 정의란?
2. 사례 정의의 평가
03 기술 역학 99
1. 시간, 장소, 사람
2. 유행 곡선 epi curve
3. 감염 양상별 유행 곡선
4. 유행 곡선을 그리는 방법
04 가설 검증
1. 환자대조군 연구
2. 인과관계 causation
참고문헌
확인문제

5장 감염자 비율의 추정
01 감염자 비율 분석
02 진단검사 데이터를 활용한 감염자 비율의 추산 방법
03 역계산법을 이용한 감염자 비율 추정 방법
1. 역계산의 기본 구조
2. 역계산법의 응용
3. HIV/AIDS 유행 통제의 어려움
4. 네트워크 구조와 감염병 역학
04 포획-재포획법을 이용한 감염자 비율 추산
1. 피터슨 방법
2. 역학 분야에서의 응용과 과제
05 혈청 역학 조사 활용
1. 누적 발생률
2. 중증도 추정
06 요약
참고문헌
확인문제

6장 예방접종 평가
01 감염과 면역
1. 감염성 질환의 종속 현상
2. 면역의 종류
3. 자연 감염에 의한 면역 지속성
4. 예방접종의 종류
02 예방접종의 집단 수준 평가
1. 상대적 위험도에 따른 평가
2. 기존 상식에서 벗어나자
03 예방접종에 대한 개인별 평가
1. 2차 감염 위험
2. 인플루엔자의 개인별 위험도
04 예방접종 정책 평가
05 요약
참고문헌
확인문제

7장 수동 감시와 관련 자료 분석
01 소개
02 감시의 정의
03 감시 관련 용어
1. 수동 감시와 능동 감시
2. 전수감시와 표본감시
3. 증후군 감시
4. 실험실 기반 감시
04 감시의 구성 요소
1. 수집
2. 대조
3. 분석과 해석
4. 보급과 활용
05 감시의 활용
1. 유행 규모 추정
2. 감염 분포 및 확산 현황 파악
3. 질병의 자연사 이해
4. 가설을 세우고 연구를 촉진
5. 집단 발병 발생 감지
6. 관리 및 예방 대책 평가
06 수동 감시의 문제점
1. 노력과 자원의 중복
2. 집단 발병 확인 및 보고의 지연
3. 지역으로 결과 전파와 피드백 부족
4. 훈련과 감시 실무 활동의 통합 부족
5. 프로그램 평가의 제한
6. 검사실 참여 부족
07 요약
참고문헌
확인문제

8장 집단 발병의 조기 감지
01 집단 발병 탐지의 개념
1. 임계치와 이상
02 집단 발병의 정량적 정의 문제
1. 집단 발병의 수학적 정의
2. 보고 지연의 조정
3. 체계적인 편차
4. 과거 이상 현상으로 인한 영향
5. 집단 발병 감지 시스템의 복잡성과 견고함
03 임계치 결정 방법
1. 회귀법
2. 시계열분석
3. 통계적 공정 제어 방법
4. 공간 정보 도입 방법
04 집단 발병 감지를 위한 감시의 실제
05 요약
참고문헌
확인문제

9장 감염병 수리모델 입문 소개
01 단기적인 감염병 유행의 특징
02 구획 모델
03 감염병 유행 발생 조건
04 유행 초기의 감염 확산 속도
05 집단 면역 임계치
06 유행의 최종 규모(누적 감염률 또는 유행 크기)
07 인구의 이질성
1 시각화를 통한 이해
2 행렬을 통한 이해
3 SIR 모델을 통한 이해
* 수리모델 보충설명
참고문헌
확인문제

10장 감염병 유행 모니터링
01 감염재생산수
1. 어느 세대 t에서 R
2. 2차 감염의 평가 지표로서 실질감염재생산수
02 실질감염재생산수의 종류와 추정
1. 순간감염재생산수
2. 코호트 감염재생산수
3. 두 가지 감염재생산수의 다른 사용법
03 실질감염재생산수의 통계적 추정 시 주의점
1. 보고 지연 조정
2. 감염일 함수로서 R(t) 추정
3. 적절한 세대기간의 필요성
4. 평균화 윈도우
5. 기타 데이터 관련 이슈
04 R 언어를 활용한 추정
1. 데이터 정보
2. 사용된 분포
3. 역계산의 실행
4. 지연 보정을 포함한 갱신 방정식
참고문헌

11장 2차 감염의 편차와 유행 발생 확률
01 2차 감염은 다양하다
1. 슈퍼전파
2. 슈퍼전파 현상에 따른 공중보건 대책 제시
02 대규모 유행 확률
1. 분기과정 모델
2. 해외 유입 감염자에 의한 대규모 유행 발생 가능성
3. 중국의 이동 제한으로 인한 일본의 유행 감소
03 유행 종식
1. 유행 종식의 판단
2. 진단 바이어스의 문제
04 요약
참고문헌

확인문제 해답
후일담: 코로나19 사태의 교훈과 다음 단계로 나아가기 위한 이정표
색인  

책 속으로

P22 여기서 몇 가지 용어를 기억하자. 불현성 감염subclinical infection은 검사로 감염이 확인되었으나, 실제 임상 증상을 동반하지 않는 감염을 말한다. 무증상 감염asymptomatic infection도 거의 동의어로 사용되며, 자각 증상을 나타내지 않는 감염을 뜻한다. 3 감염되면 대부분 증상이 나타나는 감염병도 있고, 무증상 사례가 많은 감염병도 있다. 무증상 감염이 많을수록 집단 감염 전체를 파악하기가 더 어렵다. 이러한 특징을 빙산 개념iceberg concept이라고 한다.

P43 감염자가 무증상이거나 경증일 경우 반드시 의료기관을 찾는 것은 아니다. 감염자가 진료를 받지 않으면 의사는 감염을 의심하지 않는다. 의사가 감염을 의심하지 않으면 감염병에 대한 검사를 하지 않는다. 검사 결과가 양성으로 나오지 않으면 진단은 보고되지 않으며, 진단된 결과를 신고하지 않으면 보고된 데이터로 집계되지 않는다(그림 2). 즉, 수동 감시를 통해 보고되는 감염자는 전체 감염자 중 빙산의 일각에 불과하다. 위 과정 중 일부라도 누락되면 다음 단계로 넘어가지 못하기 때문에 감염자로 집계되지 않을 뿐 아니라, 자신이 감염되었다는 사실조차 모르는 경우가 많다. 진단과 보고가 제대로 이루어지지 않아 감염자 수가 낮게 추정되는 문제를 확인 바이어스 ascertainment bias라고 한다.

P76 이렇듯 예방접종의 간접효과 indirect effect of vaccination로 인구집단 수준에서 감염에 면역력이 생기는 현상을 ‘집단 면역’이라고 한다. 집단 면역이란 앞에서 언급한 것처럼 인구 수준의 간접적인 보호 효과를 의미한다.
이것은 감염병 통제에 있어 좋은 소식이다. 집단에 속한 많은 사람이 면역을 획득해 집단 내에서 2차 감염이 연쇄적으로 발생하지 않는 상태를 달성하면, 인구의 100%를 예방접종하지 않아도 감염병 유행을 예방할 수 있다. 그러나 이때도 공간 군집화 spatial clustering 같은 함정이 존재할 수 있다. 감수성자가 집단 내에 무작위로 존재하는 상태에서 집단 면역이 충분하다면 감염병 유행이 일어나지 않겠지만, 감수성자들은 동일한 거주지나 동일한 사회계층 또는 직업 등 한정된 지역에 거주하는 경우가 적지 않다. 이런 집단은 감수성 숙주로 채워진 국소 인구가 되어, 전체 인구의 집단 면역이 적용되지 않는다. 이런 식의 감염병 집단 발병은 늘 목격되어 왔다. 예컨대 네덜란드의 홍역 예방접종률은 94%로 높았으며, 이는 R0=3으로 가정했을 때 한계밀도 95%에 근접한 상태였지만, 감수성이 있는 사람들이 동일한 지역에 모여 거주했기 때문에 마치 예방접종률이 낮은 지역을 노린 듯한 집단 발병이 여러 차례 발생한 바 있다.

P127 역계산법에서 조금 벗어나지만, HIV/AIDS 유행의 통제가 어려워진 이론적 배경을 간단히 살펴보자. HIV/AIDS는 1980년대에 처음 학술적으로 보고된 이후 수십 년간 전 세계적으로 많은 사람을 고통으로 몰아넣은 감염병이다. 사회적으로 큰 문제이지만 여전히 통제되지 않고 있다. 그 원인은 HIV/AIDS의 역학적 특성에 기인한다.
첫째, AIDS는 잠복기가 길어 HIV에 감염된 후 10년 정도가 지나야 발병한다. 그 동안 HIV 감염자는 증상이 나타나지 않으므로 혈액검사를 받지 않으면 감염을 인지하지 못한다. 잠복기가 잠재기 latent period보다 길어, 자신도 모르게 2차 감염을 확산시킬 수 있다.
둘째, 효과적인 백신이 개발되지 않았다.
셋째, 항레트로바이러스 치료 antiretroviral therapy, ART의 효과가 최근 크게 향상되었지만, 약제 내성이 자주 발생한다.
넷째, 효과적인 백신이 나와도 성접촉 구조는 스케일 프리 네트워크 scale-free network로 분류되는 경향이 있어 통제가 더욱 어렵다.

P195 집단 발병을 조기 감지하려고 할 때 어려운 점은 무엇을 기준으로 집단 발병을 정의할 것인지가 모호하다는 것이다. 집단 발병의 정의는 ‘정상적 기대치를 명백히 초과하는 빈도로 감염자가 발생하는 것’이다. 이런 정의는 이미 어느 정도 규모로 발전한 집단 발병이 ‘집단 발병이냐 아니냐’라는 질문에 명확히 답할 수 있다는 점에서 편리하다. 그러나 ‘집단 발병 감지’에 관해서는 유용하지 않다. 수치적 불확실성 때문에 엄밀한 논의를 할 수 없기 때문이다.
전향적으로 집단 발병을 감지하려면 적절한 대체 이벤트를 정의해야 한다. 이를 이상 aberration이라고 하며, “시간적 또는 공간적으로 전형적이지 않은 환자의 군집”이라고 설명한다. 전향적 집단 발병 감지 시스템의 목적은 이상을 발생과 동시에 감지해 정밀 조사 대상으로 지정하는 것이다.
집단 발병 감지 시스템은 통계적으로 이상을 감지한다. 이때 이상이 실제 집단 발병인지 아닌지 판단하려면 역학적 절차 및 자원을 통합해야 한다. 집단 발병의 정의에 기준선과 그 기준선을 유의하게 넘어섰는지 판단하는 결정 메커니즘이 필요하다. 대부분의 집단 발병 감지 시스템은 과거에 탐지된 데이터에서 도출된 기준선을 기준으로 임계치(θ)를 계산하는 과정이 포함된다

P324 코로나19 사태가 발생하면서 나는 내 자신의 교육 노력에 대한 소홀함을 반성하게 되었다. 후진 양성에 관해서는 남들보다 더 많은 노력을 기울여 왔지만, ‘더 많은 젊은 연구자의 손길이 필요하다’고 생각했을 때, 이 책에서 다룬 기초 지식과 유행 현장의 경험을 가진 사람이 일본에 충분히 많지 않았다. 발간 계획은 수년 전부터 있었지만 논문을 우선시하다 보니 오늘에 이르렀다. 그 외에도 이번 사태를 통해 감염병 역학이 반성해야 한다고 생각한 사항들이 노트 2권 분량으로 정리되어 있다. 여기서는 주요한 것들을 ‘후일담’으로 대신 적어두고자 한다.
1. 조직화된 수리모델 연구자의 양성
2. 이동을 과소평가했다
3. 유행 대책에 국제협력이 없었다
4. 네트워크 과학을 활용하지 못했다
5. 환경 위험의 정량화

작가정보

저자(글) 니시우라 히로시

교토대학 교수(대학원 의학연구과 사회의학 전공).
2002년 미야자키 의과대학 의학부를 졸업하고 영국, 독일, 네덜란드, 홍콩 등에서 감염병 수리모델을 연구했다. 2013년 도쿄대학 조교수, 2016년 홋카이도대학 교수를 거쳐, 2020년부터 교토대학 교수로 재직 중이다. 2020년부터 감염병역학과 이론역학 전문가로 후생노동성 코로나바이러스감염증-19 대책본부 클러스터 대책반에 참여하고 있다.

번역 김성혜

한양대학교 의과대학 환경의생물학교실 부교수.
내과전문의로 한양대학교에서 국제보건과 열대의학을 가르치고 있다.

번역 김종헌

성균관대학교 의과대학 사회의학교실 조교수
예방의학전문의로 성균관대학교에서 감염병역학과 환경역학을 가르치고 있다.

번역 정성목

미국 노스캐롤라이나 대학교 채플힐 박사후 연구원.
보건학을 전공하고 감염병 위기대응 관련 모델링 연구를 하고 있다. 이 책의 저자 중 한 명이기도 하다.